对于分类器,或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F-score1,以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍,然后用python分别实现
在信号检测理论中,接收者发现作特征曲线(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是坐标…
ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线,首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测战场上的敌军载具(飞机、船舰),也就
因为ROC曲线有一个很好的特征:在实际的数据集中经常会出现类别不平衡现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间而变化。
ROC指标(Price Rate of Change)乃以今天的收盘价比较其N天前的收盘价的差除以N天前的收盘,以比率表示之,此指标经由Gerald Apple 和 Fred Hitschler 两人于"
